ROC曲线matlab实现

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），也称为接收者操作特征曲线，是一种二分类模型性能评估工具。它通过绘制真正例率（True Positive Rate，TPR）与假正例率（False Positive Rate，FPR）之间的关系，帮助我们理解模型在不同阈值下的分类效果。

在MATLAB中实现ROC曲线，你可以按照以下步骤：

1. **数据准备**：
确保你有预测标签（通常是两个类别，0和1）以及对应的模型预测概率或决策值。

2. **计算真阳性率和假阳性率**：
- 使用`confusionmat`函数计算混淆矩阵。
- 使用`truepositives`, `falsepositives`, `total`等变量分别获取真正例、假正例和总样本数。

3. **绘制ROC曲线**：

   [fpr, tpr] = rocdata(total, falsepositives, truepositives);
   plot(fpr, tpr, 'LineWidth', 2);

`- tpr = TPR (True Positive Rate)`

4. **添加ROC曲线下面积（AUC）**：

   auc = area_under_curve(fpr, tpr); % 如果没有现成函数，可以自定义计算
   title(['ROC curve (AUC = ' num2str(auc) ')']);

5. **显示结果**：
可以添加坐标轴标签、线性拟合等，最后保存图像。

如果你有具体的预测数据和模型，可以直接代入上述代码。